Kas ir neskaidra loģika?
Neskaidra loģika ir definēta kā daudzvērtīga loģiskā forma, kurai var būt mainīgo lielumu patiesības vērtības jebkurā reālā skaitlī no 0 līdz 1. Tas ir daļējas patiesības roktura jēdziens. Reālajā dzīvē mēs varam saskarties ar situāciju, kad mēs nevaram izlemt, vai apgalvojums ir patiess vai nepatiess. Tajā laikā neskaidra loģika piedāvā ļoti vērtīgu pamatojumu.
Izplūdušais loģikas algoritms palīdz atrisināt problēmu, ņemot vērā visus pieejamos datus. Tad tas pieņem vislabāko iespējamo lēmumu par doto ievadi. FL metode atdarina lēmumu pieņemšanas veidu cilvēkam, ņemot vērā visas iespējas starp digitālajām vērtībām T un F.
Šajā apmācībā jūs uzzināsiet
- Kas ir neskaidra loģika?
- Neskaidru loģisko sistēmu vēsture
- Izplūdušās loģikas raksturojums
- Kad nelietot neskaidru loģiku
- Neskaidras loģikas arhitektūra
- Neskaidra loģika pret varbūtību
- Kraukšķīgs pret izplūdušo
- Klasiskā komplekta un izplūdušās teorijas teorija
- Neskaidras loģikas piemēri
- Fuzzy Logic pielietojuma jomas
- Fuzzy Logic System priekšrocības
- Fuzzy Logic Systems trūkumi
Neskaidru loģisko sistēmu vēsture
Lai gan neskaidras loģikas jēdziens tika pētīts kopš 20. gadsimta 20. gadiem. Terminu neskaidra loģika pirmo reizi ar 1965. gadu izmantoja Kalifornijas Universitātes Berkeley profesors Lotfi Zadeh. Viņš novēroja, ka parastā datorloģika nav spējīga manipulēt ar datiem, kas atspoguļo subjektīvas vai neskaidras cilvēka idejas.
Neskaidrs algoritms ir izmantots dažādās jomās, sākot no vadības teorijas līdz AI. Tas tika izstrādāts, lai ļautu datoram noteikt atšķirības starp datiem, kas nav patiesi vai nepatiesi. Kaut kas līdzīgs cilvēka spriešanas procesam. Piemēram, mazs tumšs, kāds spilgtums utt.
Izplūdušās loģikas raksturojums
Šeit ir daži svarīgi neskaidras loģikas raksturlielumi:
- Elastīga un viegli īstenojama mašīnmācīšanās tehnika
- Palīdz jums atdarināt cilvēka domas loģiku
- Loģikai var būt divas vērtības, kas apzīmē divus iespējamos risinājumus
- Ļoti piemērota metode neskaidriem vai aptuveniem pamatojumiem
- Neskaidra loģika uzskata secinājumu kā elastīgu ierobežojumu izplatīšanas procesu
- Neskaidra loģika ļauj veidot patvaļīgas sarežģītības nelineāras funkcijas.
- Neskaidra loģika jāveido, pilnībā vadoties no ekspertiem
Kad nelietot neskaidru loģiku
Tomēr neskaidra loģika nekad nav līdzeklis visiem. Tāpēc ir vienlīdz svarīgi saprast, ka tur, kur mums nevajadzētu izmantot neskaidru loģiku.
Šeit ir noteiktas situācijas, kad labāk neizmantot Fuzzy Logic:
- Ja jums nav ērti kartēt ievades vietu izvades telpā
- Neskaidru loģiku nevajadzētu izmantot, ja varat izmantot veselo saprātu
- Daudzi kontrolieri var paveikt lielisku darbu, neizmantojot neskaidru loģiku
Neskaidras loģikas arhitektūra
Neskaidras loģikas arhitektūra
Fuzzy Logic arhitektūrai ir četras galvenās daļas, kā parādīts diagrammā:
Noteikumu bāze:
Tajā ir visi noteikumi un nosacījumi, ja eksperti piedāvā, lai kontrolētu lēmumu pieņemšanas sistēmu. Nesenais neskaidras teorijas atjauninājums nodrošina dažādas izplūdušo kontrolleru projektēšanas un regulēšanas metodes. Šis atjauninājums ievērojami samazina izplūdušo noteikumu kopu skaitu.
Izplūdums:
Fuzzification solis palīdz pārveidot ievadi. Tas ļauj konvertēt kraukšķīgus skaitļus izplūdušos komplektos. Kraukšķīgas ieejas, ko mēra ar sensoriem un nodod vadības sistēmā tālākai apstrādei. Tāpat kā istabas temperatūra, spiediens utt.
Secinājumu dzinējs:
Tas palīdz noteikt neskaidras ievades un noteikumu atbilstības pakāpi. Pamatojoties uz atbilstību%, tā nosaka, kuri noteikumi ir jāievieš atbilstoši dotajam ievades laukam. Pēc tam piemērojamie noteikumi tiek apvienoti, lai izstrādātu kontroles darbības.
Defuzzifikācija:
Beidzot tiek veikts defuzifikācijas process, lai izplūdušās kopas pārvērstu kraukšķīgā vērtībā. Ir pieejami daudz veidu paņēmieni, tāpēc jums tas jāizvēlas, kas ir vispiemērotākais, ja to lieto kopā ar ekspertu sistēmu.
Neskaidra loģika pret varbūtību
| Neskaidra loģika | Varbūtība |
|---|---|
| Izplūdis: Toma dalības pakāpe veco cilvēku lokā ir 0,90. | Varbūtība: Pastāv 90% iespēja, ka Toms ir vecs. |
| Neskaidra loģika ņem patiesības pakāpes kā matemātisku pamatu pēc neskaidrības parādības modeļa. | Varbūtība ir matemātisks nezināšanas modelis. |
Kraukšķīgs pret izplūdušo
| Kraukšķīgs | Neskaidrs |
|---|---|
| Tam ir stingra robeža T vai F | Neskaidra robeža ar dalības pakāpi |
| Daži skaidri iestatītie laika iestatījumi var būt neskaidri | Tas nevar būt kraukšķīgs |
| Patiesa / nepatiesa {0,1} | Dalības vērtības uz [0,1] |
| Skaidrā loģikā likums par izslēgtu vidējo un pretrunīgumu var būt vai var nebūt | Neskaidrajā loģikas likumā ir izslēgti vidējie un pretrunīgi apgalvojumi |
Klasiskā komplekta un izplūdušās teorijas teorija
| Klasiskais komplekts | Neskaidras kopas teorija |
|---|---|
| Objektu klases ar asām robežām. | Objektu klasēm nav asu robežu. |
| Klasisko kopu nosaka kraukšķīgas robežas, ti, ir skaidrība par kopu robežu atrašanās vietu. | Neskaidrajai kopai vienmēr ir neskaidras robežas, ti, var būt neskaidrība par iestatīto robežu atrašanās vietu. |
| Plaši izmantots digitālo sistēmu projektēšanā | Izmanto tikai neskaidros kontrolieros. |
Neskaidras loģikas piemēri
Skatiet zemāk sniegto shēmu. Tas parāda, ka Fuzzy sistēmā vērtības tiek apzīmētas ar skaitli no 0 līdz 1. Šajā piemērā 1,0 nozīmē absolūtu patiesību un 0,0 nozīmē absolūtu nepatiesību.
Neskaidra loģika ar piemēru
Fuzzy Logic pielietojuma jomas
Blow dotajā tabulā parādīts, kā slaveni uzņēmumi savos produktos izmanto Fuzzy loģiku.
| Produkts | Uzņēmums | Neskaidra loģika |
|---|---|---|
| Pretbloķēšanas bremzes | Nissan | Izmantojiet neskaidru loģiku, lai kontrolētu bremzes bīstamos gadījumos, kas ir atkarīgi no automašīnas ātruma, paātrinājuma, riteņa ātruma un paātrinājuma. |
| Automātiskā pārnesumkārba | NOK / Nissan | Neskaidra loģika tiek izmantota, lai kontrolētu degvielas iesmidzināšanu un aizdedzi, pamatojoties uz droseļvārsta iestatījumu, dzesēšanas ūdens temperatūru, apgriezieniem minūtē utt. |
| Automotors | Honda, Nissan | Izmantojiet, lai izvēlētos ātrumu, pamatojoties uz motora slodzi, braukšanas stilu un ceļa apstākļiem. |
| Kopēšanas mašīna | Canon | Bungas sprieguma pielāgošana, pamatojoties uz attēla blīvumu, mitrumu un temperatūru. |
| Kruīza kontrole | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Izmantojiet to, lai pielāgotu droseļvārsta iestatījumu, lai iestatītu automašīnas ātrumu un paātrinājumu |
| Trauku mazgājamā mašīna | Matsušita | Izmantojiet tīrīšanas cikla pielāgošanai, skalošanas un mazgāšanas stratēģijas, kas atkarīgas no trauku skaita un uz traukiem pasniegtā ēdiena daudzuma. |
| Lifts vadība | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Izmantojiet to, lai samazinātu gaidīšanas laiku, pamatojoties uz pasažieru plūsmu |
| Golfa diagnostikas sistēma | Marumana golfs | Atlasa golfa klubu, pamatojoties uz golfa spēlētāja šūpolēm un ķermeņa uzbūvi. |
| Fitnesa vadība | Omron | Izplūdušie noteikumi, kurus viņi izmanto, lai pārbaudītu savu darbinieku piemērotību. |
| Krāsns kontrole | Nippon Steel | Sajauc cementu |
| Mikroviļņu krāsns | Mitsubishi Chemical | Iestata lunes jaudu un ēdiena gatavošanas stratēģiju |
| Palmtop dators | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Atpazīst ar roku rakstītas Kanji rakstzīmes |
| Plazmas kodināšana | Mitsubishi Electric | Iestata kodināšanas laiku un stratēģiju |
Fuzzy Logic System priekšrocības
- Fuzzy Logic Systems struktūra ir vienkārša un saprotama
- Izplūdušo loģiku plaši izmanto komerciālos un praktiskos nolūkos
- Fuzzy loģika AI palīdz jums kontrolēt mašīnas un plaša patēriņa preces
- Tas, iespējams, nepiedāvā precīzu pamatojumu, bet ir vienīgais pieņemamais pamatojums
- Neskaidra loģika datu ieguves jomā palīdz jums tikt galā ar nenoteiktību inženierzinātnēs
- Pārsvarā izturīgs, jo nav nepieciešami precīzi ievadi
- To var ieprogrammēt situācijā, kad atgriezeniskās saites sensors vairs nedarbojas
- To var viegli pārveidot, lai uzlabotu vai mainītu sistēmas veiktspēju
- var izmantot lētus sensorus, kas palīdz uzturēt zemas sistēmas kopējās izmaksas un sarežģītību
- Tas nodrošina visefektīvāko sarežģītu jautājumu risinājumu
Fuzzy Logic Systems trūkumi
- Neskaidra loģika ne vienmēr ir precīza, tāpēc rezultāti tiek uztverti, pamatojoties uz pieņēmumiem, tāpēc tas var nebūt plaši pieņemts.
- Neskaidrajām sistēmām nav mašīnmācīšanās spējas, kā arī neironu tīkla tipa paraugu atpazīšanas
- Izplūdušas un uz zināšanām balstītas sistēmas validācijai un pārbaudei ir jāveic plaša testēšana ar aparatūru
- Precīzu, neskaidru kārtulu un dalības funkciju iestatīšana ir grūts uzdevums
- Daži neskaidra laika loģika tiek sajaukta ar varbūtību teoriju un terminiem
Kopsavilkums
- Termins neskaidrs nozīmē lietas, kas nav ļoti skaidras vai neskaidras
- Terminu neskaidra loģika pirmo reizi ar 1965. gadu izmantoja Kalifornijas Universitātes Berkeley profesors Lotfi Zadeh.
- Neskaidra loģika ir elastīga un viegli īstenojama mašīnmācīšanās tehnika
- Neskaidru loģiku nevajadzētu izmantot, ja varat izmantot veselo saprātu
- Fuzzy Logic arhitektūrai ir četras galvenās daļas: 1) Noteikumu pamats: 2) Fuzzifikācija: 3) Secinājumu dzinējs: 4) Defuzzifikācija
- Izplūdušajā loģikā patiesības pakāpes tiek ņemtas par matemātisku pamatu pēc neskaidrības modeļa, savukārt varbūtība ir neziņas matemātisks modelis
- Kraukšķīgai kopai ir stingra robeža T vai F, bet izplūdušai robežai ar dalības pakāpi
- Klasiskais komplekts tiek plaši izmantots digitālo sistēmu projektēšanā, savukārt izplūdušais komplekts Izmanto tikai neskaidros kontrolieros
- Automātiskā pārnesumkārba, fitnesa vadība, golfa diagnostikas sistēma, trauku mazgājamā mašīna, kopēšanas mašīna ir dažas no Fuzzy Logic lietojumprogrammām
- Neskaidra loģika programmatūrā Soft Computing palīdz kontrolēt mašīnas un plaša patēriņa preces